Bokor József, Palkovics László. Intelligens járművek. A fedélzeti irányítórendszerektől a teljes autonómiáig

Átírás

1 Bokor József, Palkovics László Intelligens járművek A fedélzeti irányítórendszerektől a teljes autonómiáig

2 2

3 Motiváció - miért fontos megoldás az automatizált közúti jármű irányítás? 3

4 Quelle: dpa Foto: WhatCar? Autonóm járműirányítás: legfontosabb motivációs tényezők 1 Zeró Emisszió 2 Demográfiai nyomás 3 Baleseti kockázat Üzemanyag-fogyasztás csökkentése Károsanyag-kibocsátás csökkentése Bizonytalan vezetők támogatása Időskori mobilitás növelése Balesetek elkerülése az emberi tévedések hatásának csökkentésével 4 5 Növekvő forgalomsűrűség Vezetés-támogató rendszerek Közlekedési folyamat irányítása Kényelmes, időtakarékos utazás Intelligens szenzorok megfelelő áron Intelligens aktuátorok (kormánymű, fékek,...) Forrás :VDA, Motivation und Handlungsbedarf für Automatisiertes Fahren 4

5 Az egyik legfontosabb kérdés: az üvegház hatású gázok kibocsátására vontakozó követelmények hogyan kapcsolódnak az autonóm járműhajtáshoz? Emisszió Fogyasztás csökkentés 5

6 A vezető szerepe és felelőssége a járműirányítás szintjei 6

7 Fedélzeti rendszerek, mint az autonóm járműirányítás megvalósíthatóságának platform rendszerei megelőző elméleti kutatások A pálya tervezés, követés, valós idejű akadály felismerés és elkerülés változó körülmények közötti megoldásához nem elég a lineáris dinamika figyelembe vétele. Az ember által vezetett járműveken alkalmazott fék, kormány- felfüggesztés irányításokhoz képest az irányíthatóság-elérhetőség és a robusztusság kérdései sokkal élesebben, új és nagyobb minőségi követelményekkel jelennek meg. A jármű vezető kölcsönhatás szerepe dominál a visszacsatolt irányítási körökben, itt további, nem ember által érzékelt és feldolgozott információkra épülő szabályozási követelmények jelennek meg. 7

8 Lengéskényelmi és úttartási kutatások A követelmények legegyszerűbben a jármű egyetlen felfüggesztését reprezentáló, un. negyedjármű modellen írhatók le: Egyszerű, kéttömegű lengőrendszer. Kis számú paraméterrel jellemezhető. A modell alkalmas a lényegi jelenségek megértésére, az egyes jellemzők változásának hatása jól követhető. Alkalmas analitikus vizsgálatokra. Az irányítási feladat megoldásánál nincs szükség további egyszerűsítésre. 8

9 Minőségi jellemzők 9

10 Vertikális dinamika 10

11 11 Robusztus irányításelméleti eredmények és alkalmazásaik LQ szabályozás: nem robusztus a külső és strukturális bizonytalanságokkal szemben

12 Összkerék kormányzás: irányítási példa a jármű síkbeli dinamikájára és pályakövetési feladat megoldására 12

13 Sávelhagyás detektálása és sávkövetés A vezető hiányosságainak a kiküszöbölése amely az aktuális sáv nem szándékolt elhagyáshoz vezet. A video rendszerrel szembeni követelmények ill. megoldandó feladatok: Ismerje fel a jármű haladásának megfelelő sáv határait akkor is, amennyiben azok nem egyértelműen jelzettek. Határozza meg a jármű pozícióját az így felismert sávhatárokon belül. Prediktálja a jármű mozgását a sáv határainak figyelembe vételével (más szenzorok alkalmazásával) és számítsa ki a sávhatárok és a prediktált trajektória átmetszéséig számított időt. Beavatkozás: a kerékfékek egyoldalú működtetésével. 13

14 Hosszirányú dinamika - Sebességprofil szabályozás A jármű irányítórendszereit nemcsak egymással, hanem a környezettel is össze kell hangolni. A jármű irányítása többkritériumos tervezési feladathoz vezet, amelyben a figyelembe veendő tényezők a következők: Globális információk (időigény,energiaigény, fogyasztás, domborzati viszonyok, forgalmi előírások, károsanyag kibocsátás Lokális információk (menetstabilitás, forgalmi viszonyok, előttünk/mögöttünk haladó járművek, torlódás, útépítés) Az optimális járműsebesség megtervezése, amivel jelentős energia és üzemanyag megtakarítás érhető el, továbbá a károsanyag kibocsátás csökkenthető, miközben a szállítási idő is tartható. 14

15 Integrált járműirányítás Irányítási elvek: Járműállapotoktól függő prioritás garantálása. Beavatkozók közötti hierarchia biztosítása. Rekonfigurálás: alkalmazkodás a megváltozott körülményekhez. Hibatűrés: alkalmazkodás a meghibásodásokhoz. 15

16 Rekonfigurációs irányítási stratégiák - Beavatkozások prioritásának elemzése Az egyes irányítórendszerek által elérhető állapottereket számítjuk ki azért, hogy irányítások képességeit elemezzük. Az elérhetőségi halmazokkal az irányítórendszerek lehetőségei/korlátai elemezhetők. Kormányzás és fékezés járműállapotokra való hatása a sebesség és a tapadási tényező függvényében, ami jelentősen befolyásolja az egyes beavatkozások (kormány és fék) hatásosságát. Rekonfigurációs stratégia: A tapadási tényező függvényében a kormányzás illetve fékezés alkalmas megválasztásával a manőver közben növelni tudjuk a jármű stabilitási tartományát. 16

17 GNSS-INS pozícionáló rendszer GNSS x, y, z, v x, v y, v z MEMS gyorsulás giro magnetométer érzékelők Inerciális mérőegység (IMU) Dinamikusjárm ű- modell a x, a y, a z, yz, xz, xy Kálmán szűrő GNSS Becsült x, y, z φ, ψ, θ GNSS+INS Nagyobb pontosság rendelkezésre állás megbízhatóság 17

18 A Kálmán-szűrés Lineáris rendszer állapotának négyzetes középhibában optimális becslése zajos megfigyelések (mérések) alapján Kálmán Rudolf Emil 1960-as publikációja: Kiterjesztések: Kiterjesztett Kálmán Szűrő (EKF) nemlineáris rendszerekre Robusztus Kálmán Filter túllépés a négyzetes optimum határain 18

19 Környezet érzékelés Lidar lézerszkennerekkel Adatgyűjtés Velodyne HDL 64E Mérőautó Út Házfal és oszlopok Utcai objektumok Parkoló járművek Haladó járművek és gyalogosok 19

20 Mit lehet tenni? Rendszer szintű megközelítés az egyedi megoldások helyett! 20

21 Rendszer szintű megközelítés a járművek szintjén Hajtáslánc Jármű Vezető támogató rendszerek Hagyományos hajtáslánc optimalizálása Alternatív üzemanyagok Alternatív hajtásrendszerek A jármű aerodinamikai viszonyainak optimalizálása A járműszerelvény együttes optimalizálása Könnyű anyagok alkalmazása A vezető kisebb mértékben avatkozik a jármű irányításába Üzemanyagtakarékos vezetés Aktív biztonsági rendszerek 21

22 Vezető támogató rendszerek áttekintése mi az ami már ma is elérhető? Adaptív/prediktív távolságtartó rendszer Automatikus vészfékező rendszer Sávelhagyás figyelmeztető rendszer Sávtartó asszisztens rendszer Célja Sebességszabályozás Távolságtartás Célja Jelentős sebességcsökkentés potenciális ütközés esetén Vészfékező funkció Célja Akusztikus visszajelzés a sofőr számára a sáv elhagyásakor Célja Aktív kormány-beavatkozás a jármű keresztirányú mozgásának irányítására

23 mit PPC ohne PPC Adaptív és prediktív sebességszabályzók Adaptív sebességszabályozás Sebességtartó automatika Radar alapú távolság-szabályzás Kanyarsebesség korlátozása Komfort Környezeti jellemzőktől függő sebesség szabályozás Kibővített navigációs rendszer topografikus térképpel Optimalizált sebességprofil és fokozatválasztás a topográfia függvényében Fogyasztás csökkenés

24 Sebesség [km/h] Automatikus vészfékező rendszer Bázis objektum 80 km/h Cél objektum Step1: 32 km/h Step2: 12 km/h Biztonság Bázis Akusztikus figyelmeztetés Figyelmeztetési fázis Részleges fékezés Vészfékezési fázis 80 km/h Cél Step1: 32 km/h Max. v = 15 km/h Step2: 12 km/h 0 km/h > 1,4 s > 0,8 s TTC < 3 s idő

25 Az automatikus vészfékező rendszer beavatkozásai Mozgó céljármű Álló céljármű 25

26 Radar-kamera adatfúzió a rendszer kiterjesztése Radar jellemzői Pontos távolságmérés Pontos relatív sebesség meghatározás Nem érzékeny a látási viszonyokra Biztonság Kamera jellemzői Sávfelismerést lehetővé teszi Objektum mérete meghatározható vele Objektum magasságát is látja Lehetővé teszi az objektumok osztályzását (pl. szgk. <> tgk.) Az együttes használattal az erősségek összegezhetők, aminek eredményeképpen jelentős a robusztusság növekedése!

27 Holttér figyelő rendszer járműbiztonság alacsony sebességnél történő vezető nélküli manőverezés, a stop-and-go funkció bevezethetőségének feltétele 27

28 Sávelhagyás figyelmeztető rendszer Kamera alapú sáv detektálás, akusztikus figyelmeztetés a vezető részére, a vezetőnek kell korrigálnia Biztonság 65 km/h m/s A gumiabroncs a sávon kívül max. 0.3 m Jellemző keresztirányú sebességek, Mindkét irányt ellenőrizni kell!

29 Sávelhagyásra figyelmeztető rendszer (LDW) a TruckDAS Projekt eredményei 29

30 Sávtartó asszisztens rendszer A sávelhagyásra figyelmeztető rendszer továbbfejlesztése elektromosan irányítható kormányművel. Két alapvető üzemmód: Sávtartó asszisztens, ami a sáv szélére érve ellennyomatékkal jelzi a vezetőnek a korrigálást (enyhe útpadkaszerű visszajelzés) Automatikus sávtartás, a vezető elengedheti a kormányt, de felügyelni kell a járművet Biztonság

31 Automatikus sávtartó rendszer (LKS) a TruckDAS Projekt eredményei 31

32 A jármű integrált irányítása a gyakorlatban az érzékelési és döntési szint egyértelműen elválik a beavatkozás szintjétől Kormánykerék, pedálok Joystick,... Intelligens szenzorok V2V, V2X bemenet, navigáció Az irányvektor verifikációja MMI Bemenetek Prediktív korrekciók Irányvektor Az irányvektor lefordítása a hajtásrendszer elemei számára ESP, ESP kormányzási beav. Irányított alrendszerek: Kormány, motor, váltó, fék, stb. Hajtáslánc Koordináció Irányvektor korrekciók Beavatkozás 32

33 Automatizált vezetés feltételei és megoldások 33

34 Az autonóm járműirányításhoz vezető út - összefoglaló Ma 2015 Holnap < 2020 Jövő >2020 Sávelhagyás figyelmeztető Hosszirányú járműirányítás Vészfékező rendszer Aktív kormányzás Holttérben levő objektumok felügyelete ACC + LKA Autonóm vezetés: A vezető mással foglalkozhat Autonóm vezetés kis követési távolsággal: fogy. csökk. A vezető a járműirányítás része Fail safe rendszer A vezető nem aktív Fail tolerant rendszer

35 Az autonóm irányítás feltétele Redundáns rendszerek Architektúra Redundáns központi vezérlőegység Kommunikáció Redundáns kommunikáció járművön belül is kifelé (V2V, V2I) Energia ellátás Redundáns, galvanikusan elválasztott energia tárolás és felügyeleti rendszer Érzékelők Redundás vagy hiba toleráns szenzorok a jármű állapot megfigyelésére Aktuátorok Redundáns vagy hiba toleráns beavatkozó elemek a járműben (kormány, fék, stb.) 35

36 A hibatűrő rendszerek redundáns energia ellátást igényelnek nem triviális megoldások CAN1 CAN2 Consumer s demand Consumer s demand ENERGY MANAGEMENT BATTERY MANAGEMENT ENERGY MANAGEMENT BATTERY MANAGEMENT BATTERY MONITORING SOC, SOH LOAD MANAGEMENT BATTERY MONITORING SOC, SOH to Cabin consumers FUSE FUSE FUSE A SupDup LOAD MANAGEMENT DC/DC converter (24 V / 24 V) A FUSE FUSE FUSE (to Cabin consumers) to Safety critical consumers A STARTER - + BATTERY 1 (24 V) A G - + BATTERY 2 (24 V) to Safety critical consumers Battery state Conc. SOC porosity xˆ MODEL Measured data U, I, T, t Updated, corrected state x x ˆ ˆ L U U meas Kalman-gain matrix Kalman filter 36

37 Virtuálisan kapcsolt konvoj műszakilag ma minden szempontból megoldott probléma a jármű gyakorlatilag minden körülmények között irányítható 37

38 Járműszakasz: Virtuálisan kapcsolt konvoj az üzemanyag fogyasztás csökkentése érdekében kis követési távolsággal 1 L 8%-os fogyasztáscsökkenés a teljes konvoj számára 0,25 L 14%-os fogyasztáscsökkenés a teljes konvoj számára 1 m 30% -os fogyasztáscsökkenés a teljes konvoj számára Fogyasztás csökkenés 50%-al alacsonyabb légellenállás a követőjárműveknél a szóló esethez viszonyítva

39 Nem műszaki természetű kihívások az autonóm járműirányítási rendszerek további fejlesztésében 39

40 Jogi kérdés - A vezető felelőssége - hogyan kívánja kezelni a jogszabályalkotó? Amikor a vezető felelősségéről beszélünk, két alapvetően eltérő véleményt fogalmaz meg a jogalkotó: A vezetőt nem szabad mentesíteni a vezetés teljes felelőssége alól illetve Mivel a vezető képességei korlátozottak, ezért be lehet avatkozni, mivel az emberélet megóvása és az anyagi kár csökkentése elsődleges szempont. A fenti ellentmondást feloldó elvek: Amennyiben a vezető beavatkozik a már működő intelligens rendszer hatásába bármilyen módon, a rendszer prediktív elemei átadják az irányítást Amennyiben az adott helyzet nem elkerülhető, az intelligens rendszer beavatkozhat. 40

41 Jogi problémák A Bécsi szerződés (1968) 41

42 Erkölcsi, pszichológiai, politikai kérdések El szabad-e venni a vezetés élményét? Ellentétben az egyéb kooperatív módon irányítható járművektől (repülő, hajó, vasút) az egymáshoz nagyon közeli, szélsőségesen eltérő képességekkel rendelkező humán irányítók esetén valóban minden helyzetre fel tudjuk-e készíteni a rendszert? Nem terheli-e túl mentálisan a jármű vezetőülésében helyet foglaló személyt a tény, hogy nem ő irányítja a járművet? Tudjuk-e garantálni, hogy az autonóm járművek nem kerülnek-e az eredeti célnak nem megfelelő felhasználásra? 42

43 A magyar felsőoktatási intézmények és akadémiai kutatóhelyek tevékenysége együttműködések és elnyert közösségi projektek 43

44 Fontosabb projektek magyar kutatói részvétellel PEIT SPARC TRUCK-DAS Cooperative Vehicle Infrastructure Systems Powertrain Equipped with Intelligent Technologies Secured Propulsion Using Advanced Redundant Control Highly Adcanced Vehicle and Infrastructure Truck Driver Assisting Systems 44

45 Egyetemi és kutatóintézeti együttműködés az autonóm járműfejlesztés oktatási és kutatási hátterének az erősítése érdekében A BME, az ELTE és az MTA SZTAKI együttműködése: Két egymásra épülő MSc képzés indítása és a szükséges fejlesztések elvégzése A témakörbe tartozó doktori képzés indítása Közös fejlesztő és oktató laboratórium létrehozása Közös kutatások az ipari partnerekkel 45

46 Köszönjük a figyelmet!